기존의 독립 요소 방법에 의한 얼굴인식에서는 주 요소 해석법으로 고유치 크기에 의해 특징을 추출하고 감소된 차원에서 특징 개선을 위한 독립 요소 해석법의 학습을 수행한다. 제거된 특징 공간 내에 필요한 요소가 있는 경우를 고려하지 못한 것이다. 새로운 방법은 독립 요소 해석에 의한 학습을 먼저 시행하고 분리된 데이터를 4차 중심 모멘트에 의한 축적 계수(cumulant)인 커토시스(kurtosis)의 절대값 크기에 의하여 특징을 추출한다. 하지만 독립 요소 방법은 효과적으로 노이즈를 제거하지 못한다. 두 방법의 결합효과는 주 요소 해석법을 노이즈 필터로 사용 할 때 극대화 될 수 있다. 즉 주 요소 해석법을 백색화와 노이즈 필터로 하고 독립 요소 해석법을 특징 추출 방법으로 사용하는 것이다. 실험 결과는 새로운 방법론이 기존의 방법론보다 우수함을 보여준다.
독립 요소 분석 (Independent Component Analysis: ICA)는 텍스처를 의미 있는 특징으로 변환하는 강인한 영상 필터를 생성하기 위한 확률적 방법이다. ICA는 고차통계적 특성을 사용하여 ICA 필터와 독립 요소를 동시에 학습한다. 제안한 분류 방법은 fast ICA 알고리즘을 사용하여 KOMPSAT 영상으로부터 ICA 필터를 생성한 다음, 필터에 의해 투영된 텍스처들의 특징들을 독립 평면상에서 무감독 방법으로 분류한다. KOMPSAT 영상은 텍스처 성분이 뚜렷하지 않는 영역이 존재하기 때문에 본 논문에서는 투영된 특징 값들과 윈도우 내의 정규화된 평균 화소값으로 특징 벡터를 재구성하였다. 분류 방법으로는 K-means 클러스터링을 적용하였다. 6.6m 해상도를 가진 KOMPSAT 흑백 영상에 대해 제안한 방법은 우수한 분류 성능을 보인다.
본 논문에서는 홍채의 특징을 효율적으로 추출하기 위한 새로운 접근 방법으로서, 통계적 정보를 기반으로 하는 주성분요소분석(PCA) 및 독립성분요소분석(ICA)을 홍채영상에 적용한 결과에 대하여 소개하고자 한다. 또한, 전체영상을 몇 개의 부분영상으로 분할한 후, 분할된 영상에 대하여 주성분요소분석과 독립성분요소분석을 적용함으로서, 분할된 부분영상의 특징이 전체영상에서 추출한 특징보다 효과적으로 홍채의 특징을 표현하는 결과를 보여 주었다. 이러한 방법을 홍채영상에서 효율적인 특징을 추출하기 위한 새로운 접근방법으로서 적용하였으며, 다양한 특징 집합에 대하여 적용한 결과, 홍채영상에서 redundant한 정보와 잡음을 제거함으로써 compact하고 robust한 특징을 추출할 수 있었다.
본 연구는 전남대학교 과학영재교육원 중등수학 사사과정에 있는 수학영재 학생을 대상으로 사사독립연구를 실시하여 수확영재의 사사독립연구에서 얻어진 산출물에서 나타난 특징을 분석하고, 산출물 발표과정에서의 영재학생의 심리적 변화에 대하여 연구하였다. 연구 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 영재학생의 사사독립연구는 수학영재성 중 수학적 능력의 구성요소만 귀납적 연역적 추론 능력을 발현하게 한다. 둘째, 영재학생의 사사독립연구에 대한 산출물 발표는 영재학생에게 수학영재성 관련된 창의적인 문제해결 능력 중 수학적 능력인 의사소통능력이 영재학생에게서 발현하게 한다. 셋째, 영재학생의 사사독립연구에 대한 산출물 발표는 영재학생에게 수학 영재성의 구성요소 중 자신의 능력에 대한 믿음, 자기 신뢰감 등과 관련된 요소를 상승하게 한다.
본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.
통상적으로 FTA를 활용한 정량적 해석에 있어서 기본사상은 통계적으로 상호독립이라고 가정되고 있다. 그러나 실제 현장에서 대부분의 작업이나 요소가 서로 의존하여 이루어지기 때문에, 기본사상이 독립이라는 가정에 기초한 분석 결과는 현실적으로 받아들이기 어려운 값을 제시해온 경우가 많았다. (중략)
본 논문에서는 잡음이 섞인 음성 신호로부터 특징을 추출하는 과정에서 잡음의 영향이 배제된 음성의 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 여러 개의 마이크로폰으로 녹음된 잡음 음성 신호에 독립 요소해석 (Independent Component Analysis) 기법을 사용한 암묵 신호 분리를 적용하여 잡음 성분을 제거하게 된다. 또한, 새로운 스펙트럼 분석법을 제안하여 음성 인식을 위한 특징에 가까운 단계에서 독립 요소 해석 기법을 효율적으로 적용할 수 있도록 한다. 이 스펙트럼 분석법은 기존의 대역 에너지 계산 방법을 수정하여 하나의 대역을 몇 개의 영역으로 구분하고 그 영역내의 Fast Fourier Transform (FFT) 포인트 값들의 평균을 먼저 구한 후 대역 에너지를 계산하게 된다. 음성과 잡음에 대한 대역 에너지의 표본 분산을 사용한 해석과 인식 실험을 통해 이 스펙트럼 분석법이 잡음에 둔감한 방법임을 보였다. 또, 실세계에서 녹음된 잡음 음성 신호에 대해 새로운 스펙트럼 분석법에 독립 요소 해석 기법을 적용한 방법은 인식 성능을 크게 향상시켰으며, 특히 낮은 신호 대 잡음비에 대하여 효과적이었다. 이 방법은 음성 인식을 위한 특징 단계에 독립 요소 해석 기법을 효율적으로 적용 가능할 수 있도록 하는 방안을 제시한다.
전통적인 인증 기법(예: 패스워드, PINs, 안드로이드 패턴 락)들은 사용빈도가 많은 모바일 기기의 특성으로 인해 사용자에게 불편함을 가중시킨다. 본 논문에서는 사용성을 고려한 Smart Lock 인증 기법에서 사용되는 요소 기술에 대한 연구 동향에 대해 분석하였다. 요소 기술 한 가지를 독립적으로 사용하는 방법보다는 다양한 요소 기술들을 동시에 활용한다면 보안성과 사용성을 모두 만족할 수 있는 인증 기법으로 사용될 것이다.
본 연구는 신용장거래에서 은행의 독립지급의무 및 이 의무에 대한 예외적인 취급원칙과 방향에 대한 문제를 소재로 취급하였다. 독립원칙과 독립원칙에 대한 예외문제는 신용장의 본질에 관계되지만 국가마다 이러한 문제를 취급하는 태도에 차이가 존재한다. 본 연구에서는 영국에서의 태도를 분석하기 위해 독립원칙과 예외문제를 취급한 판례 중에서 지도적인 판례로 인정되는 사례를 중심으로 하여 독립원칙과 예외문제를 취급하는 영국의 입장을 분석하였다. 영국법원은 가능한 한 상인들 간에 형성되어 온 상관습을 존중하려는 입장을 취해 왔으며 독립원칙의 실무적인 적용에 있어서도 이러한 입장을 반영하여 독립원칙의 중요성을 강조하면서도 실질적으로는 개개의 사안마다 당사자의 형평을 고려하여 예외문제를 취급하여 왔다. 그러나 미국의 Sztejn 사건을 계기로 하여 영국에서도 독립원칙의 적용에 대한 태도의 변화를 보여 신용장거래에서의 사기뿐만이 아니라 기초계약에서의 사기도 독립지급의무에 대한 예외사유로서 인정하기 시작하였다. 그렇지만 독립원칙에 대한 예외의 운영방식에 따라 신용장제도의 존재의의가 상실될 우려가 있고 또한 발행의뢰인에 의해서 예외적용을 남용할 가능성도 있다는 문제점들을 감안하여 영국은 비록 사기적인 요소가 존재하지만 수익자 자신이 선의의 입장에 있는 경우에는 수익자를 보호하는 입장을 채택함으로써 예외인정과 예외의 남용문제 간의 조정을 도모하고 있다.
본 논문에서는 표정을 매개변수 공간에서 표현하고 응용하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 복잡한 얼굴 표정을 보다 간단하게 표현하기 위해 표정을 매개변수화 하기 위한 다양한 연구들이 이루어졌다. 본 논문에서는 사람의 얼굴 표정을 포착한 데이터를 이용하여 표정을 구성하는 간단한 몇 개의 주요 움직임을 분석한다. 이를 위해 먼저 표정 매개 변수화를 애니메이션에 효과적으로 적용하기 위해 필요한 요구사항을 정리하고, 기존 연구들의 제한점을 파악한다. 본 논문에서는 많은 양의 표정 데이터에 독립 요소 분석(independent component analysis)기법을 적응함으로써 사람의 표정을 나타내는 독립적인 움직임을 추출하고 표정의 매개변수 공간을 구성한다. 또한 얼굴의 비선형적 움직임을 보다 정확하게 근사하기 위한 변형 모델과 데이터를 기반으로 변형 모델을 학습하기 위한 방법을 제안한다. 이러한 과정을 통하여 직관적으로 일반 사용자도 쉽게 표정을 제어할수 있는 매개변수 집합과 변형 모델을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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